龙珠机器学习训练营第16页

人工智能开源库有哪些

Scikit-learn：用Python编写的机器学习库，提供了许多常见的机器学习算法

openwin_top·2024-08-26 02:59

通过python调用谷歌官方翻译API满足外贸需求

机器学习技术：借助先进的机器学习技术，google可以根据海量用户的翻译数据不断优化和提升翻译的准确性，使其翻译结果更

探数API数据·2024-08-26 02:58

【Python机器学习】NLP概述——自然语言智商

就像人类的智能一样，如果不考虑多个智能维度，单凭一个智商分数是无法轻易衡量NLP流水线的能力的。衡量机器人系统能力的一种常见方法是：根据系统行为的复杂性和所需的人类监督成都这两个维度来衡量。但是对自然语言处理流水线而言，其目标是建立一个完全自动化的自然语言处理系统，会消除所有的人工监督（一旦模型被训练和部署）。因此，一对更好的IQ维度应该能捕捉到自然语言流水线复杂的广度和深度。像Alexa或All

zhangbin_237·2024-08-26 01:20

详细总结的决策树的来龙去脉，决策树的底层原理是什么？应用的场景如何快速高效应用决策树

决策树是一种常见的机器学习算法，用于分类和回归任务。它通过将数据递归地划分成更小的子集来构建一个树状模型，从而做出决策。

九张算数·2024-08-25 23:13

深度探索：决策树算法在机器学习中的原理与应用

引言与背景决策树算法作为机器学习领域的一种基础而重要的监督学习方法，以其直观易理解、解释性强以及能处理离散和连续属性等特点，在数据挖掘、数据分析和预测建模等诸多领域占有不可或缺的地位。

生瓜蛋子·2024-08-25 23:42

案例复盘丨微课训练营从0到0.5：15天0预算涨粉200+营收6000

复盘分为4部分：1、回顾目标项目背景、目的、目标、里程碑、生产流程、运营策略2、评估结果目标完成数据、运营流程、用户参与流程、结果数据3、分析原因工作亮点分析（主观/客观）、存在问题分析（主观/客观）4、总结规律经验&规律、可优化的地方、停止事项、继续事项一、回顾目标1、项目背景目前，在线教育类培训课程普遍存在同质化、完课率低、无服务的问题。绝大多数用户购买课程后，一种情况是再也没有打开过，另一种

陈法法·2024-08-25 23:28

我的健身分享

我是从2021年9月加入健身训练营的，我在健身营已经持续打卡跑步237天。那么我是如何做到的呢?首先我说下自己每天运动的意义。

吕廷在践行·2024-08-25 22:23

TensorFlow库详解：Python中的深度学习框架

TensorFlow在Python中的使用非常广泛，因为Python是机器学习和数

Ambition_LAO·2024-08-25 21:28

代码随想录算法训练营第二十天|654.最大二叉树 617.合并二叉树 700.二叉搜索树中的搜索 98.验证二叉搜索树

654.最大二叉树又是构造二叉树，昨天大家刚刚做完中序后序确定二叉树，今天做这个应该会容易一些，先看视频，好好体会一下为什么构造二叉树都是前序遍历题目链接/文章讲解：https://programmercarl.com/0654.%E6%9C%80%E5%A4%A7%E4%BA%8C%E5%8F%89%E6%A0%91.html视频讲解：https://www.bilibili.com/video

风之彼端·2024-08-25 21:54

代码随想录算法训练营第四天|24. 两两交换链表中的节点 19.删除链表的倒数第N个节点面试题 02.07. 链表相交 142.环形链表II

24.两两交换链表中的节点用虚拟头结点，这样会方便很多。本题链表操作就比较复杂了，建议大家先看视频，视频里我讲解了注意事项，为什么需要temp保存临时节点。题目链接/文章讲解/视频讲解：https://programmercarl.com/0024.%E4%B8%A4%E4%B8%A4%E4%BA%A4%E6%8D%A2%E9%93%BE%E8%A1%A8%E4%B8%AD%E7%9A%84%E8

风之彼端·2024-08-25 21:24

代码随想录算法训练营第22天-leetcode-二叉树08：669. 修剪二叉搜索树；108.将有序数组转换为二叉搜索树；538.把二叉搜索树转换为累加树

669.修剪二叉搜索树力扣题目链接(opensnewwindow)给定一个二叉搜索树，同时给定最小边界L和最大边界R。通过修剪二叉搜索树，使得所有节点的值在[L,R]中(R>=L)。你可能需要改变树的根节点，所以结果应当返回修剪好的二叉搜索树的新的根节点。分析：需要遍历整棵树，因为父节点被删除或者保留，子节点都有可能删除或者保留；父节点被删除时，左子树和右子树只可能保留一个我的做法：后序遍历每个节

树懒爱沙发·2024-08-25 19:16

绘本讲师训练营6期16/21《汤姆在城市》

03399陈俊玲图片发自App小兔汤姆成长的烦恼图画书（旅行版）一套书，至今已经看过好几本了，这几这本《汤姆在城市》，主要介绍了小兔汤姆在城市里我看到的城市的特色建筑、人文、美食等，来和小兔汤姆一起感受城市的生活吧！翻开书本第一页，和小兔一起体验城市交通吧，看有小轿车、公交车、大货车、吉普车、出租车、公交车等，对了还有智慧交通的交警和红绿灯，真是让人应接不暇呢！城市里有很好吃的面包，都在面包房里；

郡灵灵·2024-08-25 19:58

机器学习（西瓜书）学习笔记导览

本篇文章会持续更新直到更新完毕，关注博主不迷路~（如果没有超链接，表示还没有更新到）第一章绪论1.1引言1.2基本术语1.3假设空间1.4归纳偏好第二章模型评估与选择2.1经验误差与过拟合2.2评估方法2.3性能度量2.4比较检验2.5偏差与方差第三章线性模型3.1基本形式3.2线性回归3.3对数几率回归3.4线性判别分析3.5多分类学习3.6类别不平衡问题第四章决策树4.1基本流程4.2划分选择

盛寒·2024-08-25 18:11

机器学习——逻辑回归

目录一、逻辑回归1.1、模型原理1.2、损失函数二、实例2.1、定义sigmoid函数2.2、数据集2.3、梯度上升算法2.4、预测函数2.5、绘画函数三、代码运行结果：四、总结优点：缺点：一、逻辑回归逻辑回归是一种广义的线性回归分析模型，用于解决二分类或多分类问题。逻辑回归模型，尽管名字中包含“回归”二字，实际上是一种分类方法，特别是用于处理二分类问题。它通过将线性回归的结果通过某种函数映射到(

wsdswzj·2024-08-25 17:06

机器学习中的逻辑回归

机器学习中的逻辑回归简介逻辑回归是机器学习领域中一种用于二分类问题的常用算法。尽管其名字中包含"回归"一词，但实际上，逻辑回归是一种分类算法，用于估计输入特征与某个事件发生的概率之间的关系。

极客李华·2024-08-25 17:35

机器学习最优化方法之梯度下降

另外，在绝大多数机器学习算法情况下(如LR)，损失函数要复杂的多，根本无法得到参数估计值的表达式。因此需要一种更普适的优化方法，这就是梯度下降。

whemy·2024-08-25 17:45

决策树——ID3算法

机器学习中，决策树是一个预测模型；它代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。

ok的ok路·2024-08-25 16:00

介绍 TensorFlow 的基本概念和使用场景。

TensorFlow是一个开源的机器学习框架，由Google开发并维护。它用于构建和训练各种机器学习模型，包括神经网络模型。

乔丹搞IT·2024-08-25 16:27

在社会必须要掌握的基本能力

听和读是理解；说和写是表达；价值传递训练营带给我们的是什么？

233d4425ae62·2024-08-25 16:52

代码随想录算法训练营day51：图论02：99. 岛屿数量；100. 岛屿的最大面积

99.岛屿数量卡码网题目链接（ACM模式）(opensnewwindow)题目描述：给定一个由1（陆地）和0（水）组成的矩阵，你需要计算岛屿的数量。岛屿由水平方向或垂直方向上相邻的陆地连接而成，并且四周都是水域。你可以假设矩阵外均被水包围。输入描述：第一行包含两个整数N,M，表示矩阵的行数和列数。后续N行，每行包含M个数字，数字为1或者0。输出描述：输出一个整数，表示岛屿的数量。如果不存在岛屿，则

树懒爱沙发·2024-08-25 16:27

代码随想录算法训练营day45：动态规划part12：115.不同的子序列；583. 两个字符串的删除操作；72. 编辑距离

目录115.不同的子序列分析：583.两个字符串的删除操作72.编辑距离115.不同的子序列力扣题目链接(opensnewwindow)给定一个字符串s和一个字符串t，计算在s的子序列中t出现的个数。字符串的一个子序列是指，通过删除一些（也可以不删除）字符且不干扰剩余字符相对位置所组成的新字符串。（例如，"ACE"是"ABCDE"的一个子序列，而"AEC"不是）题目数据保证答案符合32位带符号整数

树懒爱沙发·2024-08-25 16:57

代码随想录算法训练营第43天：动态规划part10：子序列问题

300.最长递增子序列力扣题目链接(opensnewwindow)给你一个整数数组nums，找到其中最长严格递增子序列的长度。子序列是由数组派生而来的序列，删除（或不删除）数组中的元素而不改变其余元素的顺序。例如，[3,6,2,7]是数组[0,3,1,6,2,2,7]的子序列。示例1：输入：nums=[10,9,2,5,3,7,101,18]输出：4解释：最长递增子序列是[2,3,7,101]，因

树懒爱沙发·2024-08-25 16:27

macbook air怎么安装python_Mac 10.13 安装 Python-3.6.8 和 IPython-Notebook

机器学习的作业要求Python-3.6的环境，记录下配置mac的配置过程。一、安装Python-3.6.8我用的3.6.8版本，你也可以安装其他版本，方法相同。

weixin_39897267·2024-08-25 16:26

代码随想录算法训练营day64 | 98. 所有可达路径

图论理论基础1、图的种类整体上一般分为有向图和无向图。加权有向图，就是图中边是有权值的，加权无向图也是同理。2、度无向图中有几条边连接该节点，该节点就有几度在有向图中，每个节点有出度和入度。出度：从该节点出发的边的个数。入度：指向该节点边的个数。3、连通性在图中表示节点的连通情况，我们称之为连通性连通图和强连通图在无向图中，任何两个节点都是可以到达的，我们称之为连通图。如果有节点不能到达其他节点，

sunflowers11·2024-08-25 16:55

Keras深度学习框架实战（2）：估计模型训练所需的样本量

1、模型训练样本量评估概述1.1样本量评估的意义预估模型需要的样本量对于机器学习项目的成功至关重要，以下是几个主要原因：防止过拟合与欠拟合：过拟合：当模型在训练数据上表现极好，但在未见过的测试数据上表现糟糕时

MUKAMO·2024-08-25 15:52

代码随想录算法训练营Day50||图论part01

昨天的题补完啦~最后熟悉了一下单调栈。今天开始没视频看了，只能啃文字了。先熟悉一些图论基础，以及搜索理论基础。深度优先搜索理论基础类似于回溯算法（递归法），广度优先搜索就类似于迭代法。深度搜索三部曲也和回溯算法类似。卡玛网98.所有可达到路径：和力扣797.所有可能的路径一致。先熟悉ACM模式。邻接表和邻接矩阵的写法都要掌握。先写了一遍邻接矩阵写法，算是先熟悉了一下代码。

傲世尊·2024-08-25 15:22

小琳 AI 课堂：机器学习

欢迎来到小琳AI课堂机器学习：如同让计算机拥有超能力的神奇魔法机器学习，这门超酷的多领域交叉学科，居然融合了概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等等好多学科。

小琳ai·2024-08-25 15:52

【机器学习】特征工程的基本概念以及LASSO回归和主成分分析优化方法

引言特征工程是机器学习中的一个关键步骤，它涉及到从原始数据中提取和构造新的特征，以提高模型的性能和预测能力LASSO（LeastAbsoluteShrinkageandSelectionOperator

Lossya·2024-08-25 15:48

基金初级训练营第四十期：千里之行始于足下

我们毕业啦！真的毕业啦！真的毕业了？不用凌晨一点去听音频课，因为赶时间，有时候在上班的路上也会听。不用在上班的时候也在想每日一问的问题。最近的自己好像是着了魔一样，这十四天重复着，上班打开音频插上耳机听课，边走边听，休息还在扒拉着手机，看小伙伴精彩的每日一问，和点评，下班用最快的速度吃饭，继续爬楼，学习，听完晚分享都要10点，直到消化完知识都11点多了。以前的自己，没什么目标，看电影，玩游戏，天大

scottgg·2024-08-25 12:49

探索联邦学习：保护隐私的机器学习新范式

探索联邦学习：保护隐私的机器学习新范式前言联邦学习简介联邦学习的原理联邦学习的应用场景联邦学习示例代码结语前言在数字化浪潮的推动下，我们步入了一个前所未有的数据驱动时代。

洋葱蚯蚓·2024-08-25 11:54

赠书 | 李航老师的蓝皮书

赠书活动统计学习方法“统计机器学习方法是实现智能化目标的最有效的手段，统计机器学习是各种智能性处理研究领域中的核心技术，并且在这些领域的发展及应用中起着决定性的作用。”

茗创科技·2024-08-25 10:04

python读取csv，中文输出乱码的解决方案

爱编程的喵喵·2024-08-25 10:22

第61篇日更60天小结（六）

转眼间参加365训练营已经两个月，今天已经进入第三个月的训练期。本来这篇月总结应该昨天写的，种种原因放在了今天。今天还要进行月总结的直播，我正在一边听一边回忆自己这个月的成绩。

蘇蘇的神秘小屋·2024-08-25 10:15

matlab实现梯度下降优化算法

在机器学习领域，它常被用来优化模型的参数，比如线性回归、逻辑回归以及神经网络等模型的权重和偏置。

孺子牛 for world·2024-08-25 09:13

向量数据库Faiss的搭建与使用｜Faiss｜向量数据库｜高效检索｜机器学习｜大规模数据

目录1.Faiss概述1.1Faiss的背景与重要性1.2Faiss的基本概念与特点2.Faiss的安装与环境配置2.1环境要求2.2Faiss的安装2.3验证安装3.Faiss的基本使用3.1创建索引与添加向量3.2执行查询3.3向量的压缩与内存优化4.Faiss的高级功能与优化4.1GPU加速与多GPU支持4.2混合索引与自定义距离度量4.3高维数据的优化在处理高维数据的场景中，快速且高效地进

concisedistinct·2024-08-25 09:10

给孩子树立榜样，从改变自我开始

我报班参加训练营，重拾兴趣，学着用文字记录生活。我逼迫自己成长，想要在孩子遇到困难时，能

乔依记·2024-08-25 08:36

【机器学习】3. 欧式距离，曼哈顿距离，Minkowski距离，加权欧式距离

Euclidean-L2normL2范数D(A,B)=(a1−b1)2+(a2−b2)2+...D(A,B)=\sqrt{(a_1-b_1)^2+(a_2-b_2)^2+...}D(A,B)=(a1−b1)2+(a2−b2)2+...ManhattanD(A,B)=∣a1−b1∣+∣a2−b2∣+...D(A,B)=\sqrt{|a_1-b_1|+|a_2-b_2|+...}D(A,B)=∣a1−

pen-ai·2024-08-25 08:34

AutoML原理与代码实例讲解

AutoML原理与代码实例讲解作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来随着数据量的爆炸式增长和算法的日益复杂，机器学习在各个领域的应用越来越广泛

AI大模型应用之禅·2024-08-25 07:31

【机器学习】4. 相似性比较（二值化数据）与相关度(correlation)

SMCSimpleMatchingCoefficient评估两组二进制数组相似性的参数SMC=(f11+f00)/(f01+f10+f11+f00)其中，f11表示两组都为1的组合个数，f10表示第一组为1，第二组为0的组合个数。这样做会有一个缺点，假设是比较稀疏的数据，如今天去哪一个地区，地区有成千上万个，但是去的只有一个地区。那么就会导致f00非常的大，如此计算的结果SMC必然很大，但是能够代

pen-ai·2024-08-25 07:59

【机器学习】5. K近邻（KNN）

K近邻（KNN）1.K-NearestNeighbour1.1特点：计算复杂1.2K的设置1.3加权近邻Weightednearestneighbor1.4决策边界DecisionboundaryVoronoiregion2.KNN总结1.K-NearestNeighbourK:超参数(hyperparameter)定义一种距离，参考第三节距离公式计算预测点到其他训练数据的距离找到最近的K个邻居预

pen-ai·2024-08-25 07:59

代码随想录训练营第四十三天 300最长递增子序列 674最长连续递增序列

第一题：原题连接：300.最长递增子序列-力扣（LeetCode）子序列：数组不需要连续首先通过本题大家要明确什么是子序列，“子序列是由数组派生而来的序列，删除（或不删除）数组中的元素而不改变其余元素的顺序”。本题也是代码随想录中子序列问题的第一题，如果没接触过这种题目的话，本题还是很难的，甚至想暴力去搜索也不知道怎么搜。子序列问题是动态规划解决的经典问题，当前下标i的递增子序列长度，其实和i之前

愤怒的小阿淇这就开摆·2024-08-25 07:29

机器学习中的各种距离

在做分类时常常需要估算不同样本之间的相似性(SimilarityMeasurement)，这时通常采用的方法就是计算样本间的“距离”(Distance)。采用什么样的方法计算距离是很讲究，甚至关系到分类的正确与否。本文的目的就是对常用的相似性度量作一个总结。本文目录：1.欧氏距离2.曼哈顿距离3.切比雪夫距离4.闵可夫斯基距离5.标准化欧氏距离6.马氏距离7.夹角余弦8.汉明距离9.杰卡德距离&杰

千寻～·2024-08-25 07:58

未来已来：探索机器学习如何重塑人工智能的未来方向

引言：机器学习室实现人工智能的关键技术手段，应用领域持续延伸机器学习是人工智能的一个重要分支，主要研究如何让计算机系统通过数据学习并做出决策或预测，而不需要明确的编程。

华清远见西安中心·2024-08-25 06:56

机器学习 | 距离计算

文章目录距离计算1.闵可夫斯基距离（有序属性）1.1曼哈顿距离1.2欧氏距离2.VDM距离（无序属性）3.MinkovDM距离（混合属性）4.加权距离（重要性不同）参考资料相关文章：机器学习|目录机器学习

X1AO___X1A·2024-08-25 06:55

Python标准库、第三方库和外部工具汇总

这些库可用于文件读写、网络抓取和解析、数据连接、数清洗转换、数据计算和统计分析、图像和视频处理、音频处理、数据挖掘/机器学习/深度学习、数据可视化、交互学习和集成开发以及其他Python协同数据工作工具

weixin_30650039·2024-08-25 06:25

[转载] 140种Python标准库、第三方库和外部工具

参考链接：Python|使用openpyxl在Excel文件中进行算术运算这些库可用于文件读写、网络抓取和解析、数据连接、数清洗转换、数据计算和统计分析、图像和视频处理、音频处理、数据挖掘/机器学习/深度学习

ey_snail·2024-08-25 06:24

迁移学习之领域泛化

领域泛化领域泛化（DomainGeneralization）是机器学习和计算机视觉中的一个重要概念，它指的是模型能够从一个或多个源领域（sourcedomains）学习到的知识或模式，成功地应用到与训练时未见过的目标领域

踩着上帝的小丑·2024-08-25 04:41

【大模型从入门到精通39】LLM部署运维（LLM Ops）使用Kubeflow Pipelines掌握LLM工作流1

使用KubeflowPipelines掌握LLM工作流在本节中，我们将深入探讨如何使用KubeflowPipelines来编排和自动化机器学习工作流。

水木流年追梦·2024-08-25 03:08

AI人工智能 Agent：高级概念剖析

AI人工智能Agent：高级概念剖析关键词：人工智能，智能代理，机器学习，强化学习，多智能体系统，行为树，决策过程1.背景介绍1.1问题的由来人工智能（ArtificialIntelligence，AI

AI大模型应用之禅·2024-08-25 03:36

遗传算法与深度学习实战（1）——进化深度学习

遗传算法与深度学习实战（1）——进化深度学习0.前言1.进化深度学习1.1进化深度学习简介1.2进化计算简介2.进化深度学习应用场景3.深度学习优化3.1优化网络体系结构4.通过自动机器学习进行优化4.1

盼小辉丶·2024-08-25 00:21

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